概率信息不全时基于Copula理论的可靠性及基本变量重要性测度分析

摘要：

针对工程中概率信息不全的可靠性问题,利用Copula理论逼近基本变量的联合分布函数和联合概率密度函数,建立Copula逼近基础上可靠性分析的自适应截断抽样法,并建立Copula逼近基础上基本变量对失效概率影响的重要测度分析的自适应截断抽样法.在所建模型中,基于Spearman相关系数的Copula函数被用来描述模型的相关性部分,其本身不受各个变量边缘分布的限制,比传统的Pearson相关系数具有更强的实用性.而建立在Copula逼近基础上的自适应截断抽样,可以利用自适应寻找设计点过程中的信息来计算失效概率,提高可靠性分析和基本变量重要性分析方法的效率和稳健性.在详细给出建模原理和求解流程方法后,算例用于说明模型的合理性和算法的可行性.

关键词：可靠性、Copula理论、自适应截断重要抽样、重要性测度

所属期刊栏目：34

分类号：TB114.3(工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金10572117, 50875213;新世纪优秀人才支持计划NCET-05-0868;航空基金2007ZA53012;国家863计划课题2007AA04Z401

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：58-63